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一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法
本发明公开了一种基于改进二维经验模态分解算法的图像去噪方法,首先，将待去噪图像经传统BEMD算法进行自适应分解得到各阶IMF后，对各个IMF的概率密度函数与待去噪图像概率密度函数之间的相似性进行测量，其次，根据相似性测量值区分出噪声主导模态函数与信号主导模态函数的边界索引值,然后，使用小波去噪算法对噪声主导模态函数进行降噪处理得到实际的图像噪声，接着，重构出与原图像具有相同信噪比的多幅图像后对其累加求平均、实现将噪声压缩到低阶IMF中，最后，使用BEMD?DT对该平均图像进行去噪处理。通过本发明方法对图像进行去噪，取得效果均好于小波降噪以及传统BEMD等降噪方法的去噪效果。
东南大学
2021-04-11
红外二氧化碳传感器C20E（教育行业专用）
产品详细介绍 红外二氧化碳传感器C20E（教育行业专用） C20E二氧化碳传感器专为教育应用而设计。在0-40℃温度范围内有补偿。 C20E通过四线连接就可以工作了：+5V、0V、串行输入、串行输出。 产品主要参数： 1) 检测范围：5% 2) 温度范围：0-40℃ 3) 供电电压：5V 4) 零点误差：20ppm 5) 预热时间：120S
深圳市新世联科技有限公司
2021-08-23
6.5" 二分频无源同轴塑壳吸吊顶全频音箱-PH06
PH06是一款无源同轴塑壳吸（吊）顶音箱，由5个1寸的钕磁球顶高音单元和1个6.5寸钕磁中低音单元构成一个动态余量极大的组合，高音同轴弧形阵列式排布在中低音上方，声像定位更准，减少墙壁和地板的反射，声场覆盖均匀。产品完全自主创新设计，已申请专利。音色清晰明亮、厚实饱满，可外漏顶部吊挂式安装，也可以半隐藏顶部锁扣固定式安装，可以完美应用于各类室内扩声场合。
音王电声股份有限公司
2022-07-02
新型水溶性共轭芳构化木质素基聚合物分散导电聚合物PEDOT的规模化制备及应用推广
项目成果/简介:聚(3,4-亚乙基二氧基噻吩):聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT:PSS）是最经典的空穴传输界面材料和柔性电极材料之一。PEDOT:PSS具有良好的光/热/电化学稳定性、成膜性和优异的可见光透过率等优点。然而，其酸性强，功函数相对低，我们从EDOT单体原材料出发，合成了一系列新型PEDOT衍生物，调控其各方面性能指标，在提高有机和钙钛矿光伏器件的效率和稳定性方面取得了一定进展。同时发展简单、高效的掺杂手段，以调节PEDOT:PSS的功能，并积极推动其在柔性电子及抗静电等领域的应用。应用范围:有机光电
华南理工大学
2021-04-10
新型水溶性共轭芳构化木质素基聚合物分散导电聚合物PEDOT的规模化制备及应用推广
聚(3,4-亚乙基二氧基噻吩):聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT:PSS）是最经典的空穴传输界面材料和柔性电极材料之一。PEDOT:PSS具有良好的光/热/电化学稳定性、成膜性和优异的可见光透过率等优点。然而，其酸性强，功函数相对低，我们从EDOT单体原材料出发，合成了一系列新型PEDOT衍生物，调控其各方面性能指标，在提高有机和钙钛矿光伏器件的效率和稳定性方面取得了一定进展。同时发展简单、高效的掺杂手段，以调节PEDOT:PSS的功能，并积极推动其在柔性电子及抗静电等领域的应用。
华南理工大学
2021-02-01
南京大学化院燕红课题组在碳硼烷选择性功能化方面的研究工作取得新进展
研究发现与羧酸基团相连的硼原子NPA (Natural Population Analysis)电荷越大，对应的碳硼烷羧酸脱羧产生自由基的能垒就越低，实验上与三氟甲基烯烃底物的反应产率也越高，即富电子硼位点有利于脱羧产生碳硼烷自由基。
南京大学
2022-06-14
技术需求：机械方面：机械设计、机械制造工艺学、机电一体化技术、机械制造及其自动化等学科。
机械方面：机械设计、机械制造工艺学、机电一体化技术、机械制造及其自动化等学科。电气方面;电气工程及其自动化、机电一体化系统、电气控制与PLC，电机与电器、电力工程等学科。
山东赛瓦特动力设备有限公司
2021-08-19
2020年度高博会“双百计划”第二组双走访活动圆满成功
为深化产教融合、校企合作，促进教育链、人才链与产业链、创新链有效衔接，进一步推选2020年度中国高等教育博览会“校企合作 双百计划”（以下简称“双百计划”）典型案例，中国高等教育学会于2021年3月20-25日开展了“双百计划”第二组双走访活动。
中国高等教育博览会
2021-03-29
合肥研究院等在双轴应力调控二维材料析氢方面获进展
近日，中国科学院合肥物质科学研究院固体物理研究所纳米材料与器件技术研究部与新加坡南洋理工大学合作，在双轴应力调控二维材料析氢方面取得新进展。相关研究成果发表在Advanced Materials上。
合肥物质科学研究院
2022-11-07
一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术
发明公开了一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术，以双库协同机制为基础，将KDD*过程模型引入蛋白质二级结构预测问题中，KAAPRO方法以数据挖掘(知识发现)为主体，采用基于KDD*过程模型Maradbcm算法以及关联规则分类D-CBA方法。KAAPRO方法所取得关联规则在一定程度上揭示了氨基酸物化属性对蛋白质二级结构的影响关系，从而提高了预测的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外规则的特性对纯度较高的α蛋白质库与β蛋白质库进行关联规则的挖掘，由此获得的挖掘结果是精化的规则。D-CBA关联分类方法使用可信度与支持度的测度作为一个复合型度量来进行蛋白质关联分类。在保证预测精度的同时，为生物学家对二级结构进一步分析提供了依据。
北京科技大学
2021-04-11